1,1)ax.semilogy(SNRs,BERs_MMSE,label="MMSE")ax.semilogy(SNRs,BERs_MMSE_SIC,label="MMSE_SIC")ax.legend()ax.grid(b=True, which=&#
步骤四:用新生成的Y(1)和H(1), 重复步骤一来估计x3。 下图是 4x4 的 MMSE 与 MMSE SIC 的误比特率的对比图: # -*- coding: utf-8 -*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromnumpy.randomimportrandintfromnumpy.randomimportrandnfromnumpyimportsqrtNt=4;Nr=Nt;N=int(1e4)SNRs=np.arange(-1...
SIC的基本思想是在对多个符号进行检测与估计时,如果能先对某个符号进行检测与估计解出这个符号,则在解另一个符号时可将已解出的符号对当前待解符号的干扰消除,从而提高待解符号的SINR,提高检测与估计的误码码性能。对于Mt个发送符号,串行干扰抵消每次对一个符号进行检测与估计,每次检测时,先消掉前面已经解出的...
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SIC的基本思想是在对多个符号进行检测与估计时,如果能先对某个符号进行检测与估计解出这个符号,则在解另一个符号时可将已解出的符号对当前待解符号的干扰消除,从而提高待解符号的SINR,提高检测与估计的误码码性能。对于Mt个发送符号,串行干扰抵消每次对一个符号进行检测与估计,每次检测时,先消掉前面已经解出的...
MIMO MMSE SIC 迫零逐次消除检测算法, 视频播放量 1265、弹幕量 0、点赞数 27、投硬币枚数 25、收藏人数 26、转发人数 3, 视频作者 乐吧的数学, 作者简介 ,相关视频:MIMO ZF SIC 迫零逐次消除检测算法,MIMO 检测中 zero forcing 算法的思想,MIMO ZF MMSE 思想的探讨和对
逐次消除算法SIC通过迭代过程逐步消除信号中的干扰，提高信号质量。以4根发射天线和4根接收天线为例，SIC算法将依次估计并消除每一根发射天线发送的数据，从而改善整体接收性能。算法步骤如下：首先，利用MMSE算法计算出发送数据中的一份，具体为第四根发射天线的发送数据。这一过程可以通过矩阵乘法和求逆运算...
针对多输入多输出空间多路复用系统,提出了一种基于代价函数和排序模式的多个并行分支的最小均方误差连续干扰消除检测器;具体而言,设计了选择规则来选择代价函数性能最好的分支,并通过利用不同的检测排序模式使得每个分支中的SIC算法按照信号干扰噪声比由高到低来检测信号,从而实现完全检测分集;为了进一步降低算法的计算复杂...
% MMSE-SIC dec3((ijk-1)*tx+[1:tx],:) = func_mmsesic (tx,G1,r, h_mmse_sic,rx,sigma,index); % ZF_SIC dec4((ijk-1)*tx+[1:tx],:) = func_zfsic(tx,G,r_zf_sic,h_zf_sic,rx,index); % OSIC dec5((ijk-1)*tx+[1:tx],:) = func_osic(tx,r_osic, h_osic,p0,g...
简介:MIMO系统Vblast检测算法误码率matlab仿真,对比了zf,mmse,mmse-sic,zf-sic,osic 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 移动通信系统的性能在很大程度上决定于无线信道的特性。单发单收系统无线信道的特性已经研究得很透彻,针对其各通信标准所采用的载频、带宽、环境等都有权威机构给...